AWS HealthLake anuncia o agente de transformação de dados para conversão automática de dados de CCDA em FHIR (versão prévia)
A partir de hoje, as organizações de saúde agora podem transformar documentos clínicos antigos em recursos de FHIR que podem ser consultados no AWS HealthLake em alguns dias, em vez de meses, para desbloquear casos de uso como geração de registros longitudinais de pacientes, análise de saúde populacional e troca de dados clínicos. O agente de transformação de dados do AWS HealthLake (versão prévia) é um recurso baseado em IA que converte arquivos do Consolidated Clinical Document Architecture (CCDA) em recursos compatíveis com o Fast Health Interoperability Resources Release 4 (FHIR R4) sem exigir experiência especializada em FHIR, por meio de uma experiência integrada que combina testes de conversão em tempo real, personalização de modelos assistida por IA e importação escalável em massa.
O agente de transformação de dados inclui modelos prontos para uso para conversão de dados do CCDA 2.1 no FHIR R4. Os desenvolvedores podem enviar arquivos do CCDA individuais por meio de uma API de conversão síncrona ou um fluxo de trabalho do console e receber pacotes do FHIR transformados em poucos segundos. Eles podem visualizar os resultados, validar de forma interativa a qualidade da conversão e assinar os modelos antes do uso na produção. Um fluxo de trabalho de importação aprimorado detecta automaticamente os arquivos do CCDA enviados, aplica o modelo ativo, combina e reconcilia pacientes com base em identificadores e ingere os recursos do FHIR resultantes no datastore de destino do AWS HealthLake com logs detalhados. Todos os recursos estão disponíveis no console da AWS e de forma programática por meio da API para uma integração perfeita aos fluxos de trabalho existentes.
Quando os modelos padrão precisam de ajustes, o agente de transformação de dados oferece uma experiência baseada em IA para personalizá-los diretamente no console. Os usuários podem descrever alterações como “ignorar medicamentos com status inserido por engano” ou “mapear datas do procedimento para performedDateTime em vez de performedPeriod” em linguagem natural, e o agente de IA modifica automaticamente o modelo subjacente. A curadoria manual também está disponível para usuários avançados que desejam fazer edições específicas de modelos. Os usuários podem então testar imediatamente em arquivos de amostra, iterar de forma conversacional e publicar quando estiverem satisfeitos.
O AWS HealthLake está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Mumbai), Oeste da Europa (Londres), Europa (Irlanda) e Sudeste da Ásia-Pacífico (Sydney). Acesse a tabela de regiões da AWS para ver todas as regiões.
Para saber mais, consulte a página do produto AWS HealthLake.